# 导入pandas库，用于数据处理  
import pandas as pd
# 导入matplotlib.pyplot库，用于数据可视化  
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置matplotlib的字体，用于显示中文，这里设置sans-serif字体为'SimHei'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 使用pandas的read_excel函数读取名为'新生数据.xls'的Excel文件  
data = pd.read_excel('新生数据.xls')

# 使用groupby函数按'性别'列对数据进行分组，然后计算每个性别组的'身高'列的平均值  
# 结果是一个Series，其索引是性别（'男'和'女'），值是对应的平均身高  
average_height = data.groupby('性别')['身高'].mean()

# 绘制柱状图，其中average_height.index作为x轴的数据（性别），average_height作为y轴的数据（平均身高）  
# 由于只有两种性别，这里指定两种颜色，但通常pandas会自动处理颜色  
# 注意：颜色列表长度应该与分组数量一致，但pandas会自动处理，这里仅为示例  
plt.bar(average_height.index, average_height, color=['blue', 'pink'])

# 设置柱状图的标题为'男女平均身高'  
plt.title('男女平均身高')
# 设置x轴的标签为'性别'  
plt.xlabel('性别')
# 设置y轴的标签为'平均身高 (cm)'  
plt.ylabel('平均身高 (cm)')

# 显示图形  
plt.show()